一种人行横道灯智能控制系统

技术领域

本发明涉及交通灯智能控制领域，尤其涉及一种人行横道灯智能控制系统。

背景技术

目前，造成行人在路口多人集体闯红灯的根本原因是：城市道路交通建设中忽视了行人的通行权利和需求，只片面考虑了机动车的通行。如：为追求增加车道数导致路口过宽，为保证车辆通行，行人在路口等待的时间过长等等。

现有的人行横道交通灯系统一般采用微处理器和Flash存储器相结合的单片机作为核心器件进行构建，通过对单片机的简单编程，实现对交通灯和倒计时显示的控制。现有控制方式多为按预设时间进行控制，而并未动态考虑路口实际的车辆通行情况，至少存在控制方式机械化，未能根据路口交通信息进行对应的控制，导致行人在路口的等待时间过长的问题。

有鉴于此，特提出本发明。

发明内容

本发明的目的是提供了一种人行横道灯智能控制系统，能提高路口通行效率的同时，保证交通安全，进而解决现有技术中存在的上述技术问题。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种人行横道灯智能控制系统，包括：

图像采集模块、图像预处理模块、计算机视觉模块和智能控制模块；其中，

所述图像采集模块，与所述图像预处理模块通行连接，能通过在人行横道对应位置安装的多台高分辨率相机，持续采集人行横道的行人等待区域及人行横道前预定距离内的机动车道图像，并将采集到的机动车道图像向所述图像预处理模块发送；

所述图像预处理模块，与所述计算机视觉模块通信连接，能利用图像增强算法对所述图像采集模块采集的机动车道图像进行图像增强预处理，并将预处理后的增强机动车道图像向所述计算机视觉模块发送；

所述计算机视觉模块，与所述智能控制模块通信连接，能对所述图像预处理模块输出的增强机动车道图像进行处理，分别识别并计算出正在等待通过人行横道的行人及非机动车数量和人行横道前预定距离内正在向该人行横道行驶的机动车数量，并将计算得出的行人及非机动车数量和机动车数量向所述智能控制模块发送；

所述智能控制模块，与人行横道红绿灯控制设备通信连接，能结合所述计算机视觉模块发送的行人及非机动车数量和机动车数量及当前人行横道的红绿灯信息，通过智能决策算法计算得出红绿灯显示时机和倒计时时间，并按得出的红绿灯显示时机和倒计时时间经人行横道红绿灯控制设备控制人行横道的红绿灯显示时长。

与现有技术相比，本发明所提供的人行横道灯智能控制系统，其有益效果包括：

通过设置有机配合的图像采集模块、图像预处理模块、计算机视觉模块和智能控制模块，利用计算机视觉技术采集统计要过马路的行人及非机动车数量和将要通过路口的机动车数量，通过人工智能决策算法综合考虑综合判断，动态地控制人行横道灯和车辆信号灯显示，防止出现路上已无车，而行人还在等绿灯的情况，提高路口的通行效率的同时，保证交通安全，提高智能交通的技术水平，有利于建设智慧城市。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。

图1为本发明实施例提供的人行横道灯智能控制系统的构成示意图。

图2为本发明实施例提供的人行横道灯智能控制系统的设备布置示意图。

图3为本发明实施例提供的人行横道灯智能控制系统的控制方法流程图。

具体实施方式

下面结合本发明的具体内容，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述；显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，这并不构成对本发明的限制。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。

首先对本文中可能使用的术语进行如下说明：

术语“和/或”是表示两者任一或两者同时均可实现，例如，X和/或Y表示既包括“X”或“Y”的情况也包括“X和Y”的三种情况。

术语“包括”、“包含”、“含有”、“具有”或其它类似语义的描述，应被解释为非排它性的包括。例如：包括某技术特征要素(如原料、组分、成分、载体、剂型、材料、尺寸、零件、部件、机构、装置、步骤、工序、方法、反应条件、加工条件、参数、算法、信号、数据、产品或制品等)，应被解释为不仅包括明确列出的某技术特征要素，还可以包括未明确列出的本领域公知的其它技术特征要素。

术语“由……组成”表示排除任何未明确列出的技术特征要素。若将该术语用于权利要求中，则该术语将使权利要求成为封闭式，使其不包含除明确列出的技术特征要素以外的技术特征要素，但与其相关的常规杂质除外。如果该术语只是出现在权利要求的某子句中，那么其仅限定在该子句中明确列出的要素，其他子句中所记载的要素并不被排除在整体权利要求之外。

除另有明确的规定或限定外，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如：可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本文中的具体含义。

当浓度、温度、压力、尺寸或者其它参数以数值范围形式表示时，该数值范围应被理解为具体公开了该数值范围内任何上限值、下限值、优选值的配对所形成的所有范围，而不论该范围是否被明确记载；例如，如果记载了数值范围“2～8”时，那么该数值范围应被解释为包括“2～7”、“2～6”、“5～7”、“3～4和6～7”、“3～5和7”、“2和5～7”等范围。除另有说明外，本文中记载的数值范围既包括其端值也包括在该数值范围内的所有整数和分数。

下面对本发明所提供的人行横道灯智能控制系统进行详细描述。本发明实施例中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。本发明实施例中未注明具体条件者，按照本领域常规条件或制造商建议的条件进行。本发明实施例中所用试剂或仪器未注明生产厂商者，均为可以通过市售购买获得的常规产品。

如图1所示，本发明实施例提供一种人行横道灯智能控制系统，包括：

图像采集模块、图像预处理模块、计算机视觉模块和智能控制模块；其中，

所述图像采集模块，与所述图像预处理模块通行连接，能通过在人行横道对应位置安装的多台高分辨率相机，持续采集人行横道的行人等待区域及人行横道前预定距离内的机动车道图像，并将采集到的机动车道图像向所述图像预处理模块发送；

所述图像预处理模块，与所述计算机视觉模块通信连接，能利用图像增强算法对所述图像采集模块采集的机动车道图像进行图像增强预处理，并将预处理后的增强机动车道图像向所述计算机视觉模块发送；

所述计算机视觉模块，与所述智能控制模块通信连接，能对所述图像预处理模块输出的增强机动车道图像进行处理，分别识别并计算出正在等待通过人行横道的行人及非机动车数量和人行横道前预定距离内正在向该人行横道行驶的机动车数量，并将计算得出的行人及非机动车数量和机动车数量向所述智能控制模块发送；

所述智能控制模块，与人行横道红绿灯控制设备通信连接，能结合所述计算机视觉模块发送的行人及非机动车数量和机动车数量及当前人行横道的红绿灯信息，通过智能决策算法计算得出红绿灯显示时机和倒计时时间，并按得出的红绿灯显示时机和倒计时时间经人行横道红绿灯控制设备控制人行横道的红绿灯显示时长。

优选的，上述系统中，所述图像采集模块的多台高分辨率相机均采用具有夜视功能的能清楚分辨路口至少150米范围内所有机动车的相机。优选的，各高分辨率相机的分辨率至少为1920×1080分辨率。

优选的，上述系统中，所述图像预处理模块应用的图像增强算法为暗通道去雾算法、直方图均衡化算法、基于拉普拉斯算子算法中的一种或几种。也可以采用其他同类图像增强算法。

优选的，上述系统中，所述计算机视觉模块采用基于深度学习的R-CNN、Faster R-CNN、YOLOV5、YOLOV8各图像识别算法的中一种。

参见图3，优选的，上述系统中，所述智能控制模块的智能决策算法按以下方式计算红绿灯显示时机和倒计时时间，包括：

(1)决策方案一：当正在等待通过人行横道的行人及非机动车数量和人行横道前预定距离内正在向该人行横道行驶的机动车数量均为0时，则用默认的红绿灯固定间隔时长显示；

(2)决策方案二：当在人行横道前预定距离内正在向该人行横道行驶的机动车数量为0且正在等待通过人行横道的行人及非机动车数量不为0，以及当前行人侧为红灯时，则延时第一指定时间后行人侧亮绿灯；

(3)决策方案三：当正在等待通过人行横道的行人及非机动车数量为0且人行横道前预定距离内正在向该人行横道行驶的机动车数量不为0，以及当前机动车侧为红灯时，则延时第二指定时间后机动车侧亮绿灯；

(4)决策方案四：当正在等待通过人行横道的行人及非机动车数量和人行横道前预定距离内正在向该人行横道行驶的机动车数量均不为0时，则根据机动车和行人及非机动车数量的比例对应分配两侧的绿灯亮灯时长。

优选的，上述系统中，所述决策方案二还包括：根据正在等待通过人行横道的行人及非机动车数量来控制延时第一指定时间的时长；

所述决策方案二还包括：根据正在等待通过人行横道的行人及非机动车数量来控制行人侧亮绿灯的时长。

优选的，上述系统中，所述决策方案三还包括：根据人行横道前预定距离内正在向该人行横道行驶的机动车数量来控制延第二指定时时间的时长；

所述决策方案三还包括：根据所述人行横道前预定距离内正在向该人行横道行驶的机动车数量来控制车辆侧亮绿灯的时长。

为了更加清晰地展现出本发明所提供的技术方案及所产生的技术效果，下面以具体实施例对本发明实施例所提供的人行横道灯智能控制系统进行详细描述。

实施例1

图1所示为本发明提供的人行横道灯智能控制系统一种实施方式结构示意图，从图1中可以看出，该人行横道红绿灯的智能控制系统包括：图像采集模块、图像预处理模块、计算机视觉模块和智能控制模块；其中，

所述的图像采集模块，用于通过适当数量的安装在适当位置的高分辨率相机，不间断采集人行横道行人等待区域及人行横道前预定距离内机动车道图像，并将采集到的图像信息发送给图像预处理模块；预定距离可以根据需要设定，能保证高分辨率相机采集到人行横道前一定距离的机动车道图像即可，这个预定距离可以是不少于150米的距离。

具体的，可以在人行横道附近的马路上方和行人等待区域上方,分布部署高分辨率相机；用于监测需要通过人行横道的车辆和行人的流量数据。其布设位置开参考图2，其中行人等待平台上方的高分辨率相机可以是短焦相机，马路上方的高分辨率相机应是长焦相机。

所述的图像预处理模块，与所述图像采集模块通信连接，用于利用图像增强算法对图像采集模块采集的图像信息进行预处理操作；所述图像预处理模块，其应用的图像增强算法可有效增强图像有效信息，从而降低强弱光、雨、雪及雾等特殊天气场景对后续图像信息处理的影响；其处理速度应较为迅速，满足系统实时性要求。

具体的，可以通过具备多种功能的边缘并行计算设备，例如：Nvidia Jetson系列设备，安装相应的一种或多种图像预处理算法，例如暗通道算法等，来对当前图像采集模块采集的图像信息进行预处理操作。

所述的计算机视觉模块，用于利用基于计算机视觉的图像识别算法对图像预处理模块输出的图像信息进行处理；所述计算机视觉模块，所利用的基于计算机视觉的图像识别算法可识别并计算出正在等待通过人行横道的行人及非机动车数量；所述计算机视觉模块，所利用的基于计算机视觉的图像识别算法可识别并计算出人行横道前至少150米距离内正在向该人行横道行驶的机动车数量；所述计算机视觉模块，其识别速度应较为迅速，满足系统实时性要求。

具体的，可以通过具备多种功能的边缘并行计算设备，例如：Nvidia Jetson系列设备，安装相应的图像识别算法，例如：YOLOV8算法，来对图像预处理模块发送的信息进行图像识别运算。

所述的智能控制模块，用于利用所述计算机视觉模块发送的正在等待通过人行横道的行人及非机动车数量和人行横道前预定距离内正在向该人行横道行驶的机动车数量数据以及当前人行横道红绿灯信息，通过其内部运行的智能决策算法计算红绿灯显示时机和倒计时时间；根据待通过人行横道的车辆和行人的流量对比来决定是否马上改变红绿灯以及亮灯时长，从而使得等待数目最多的那一侧在更短的时间获得绿灯，保证了通行的通畅和最优规划。

具体的，可以通过具备多种功能的边缘并行计算设备，例如：Nvidia Jetson系列设备，来对所述流量数据和当前红绿灯信息进行分析，并制定红绿灯显示策略。该策略的原则是等待穿过人行横道的数目最多的那一侧在更短的时间获得绿灯,保证通行的通畅和最优规划。

参见图3，具体的，红绿灯显示智能决策算法分为四种决策方案，分别为决策方案一、决策方案二、决策方案三、决策方案四；

所述第一决策方案，用于在需要通过人行横道的车辆和行人流量数据均为0时，采用默认的红绿灯固定间隔时长显示策略。具体的，系统具有默认的显示策略，该策略采用传统的红绿灯固定间隔时长来显示，例如，始终是车辆侧绿灯亮40秒后行人侧绿灯亮20秒。

所述第二决策方案，用于在需要通过人行横道的车辆流量数据为0且行人流量数据不为0时，以及当前行人侧为红灯时，制定的策略为延时第一指定时间后行人侧亮绿灯。例如，延时5秒后行人侧亮绿灯。如果当前行人侧本来就是绿灯，则不修改当前的策略。

所述第三决策方案，用于在需要通过人行横道的行人流量数据为0且车辆流量数据不为0时，以及当前车辆侧为红灯时，制定的策略为延时第二指定时间后车辆侧亮绿灯。例如，延时5秒后车辆侧亮绿灯。如果当前车辆侧本来就是绿灯，则不修改当前的策略。

所述第四决策方案，用于在需要通过人行横道的车辆和行人流量数据均不为0时，制定的策略为根据车辆和行人数目的比例分配两侧的绿灯亮灯时长。例如，车辆侧和行人侧的流量数据分别是20和10,则分配给车辆侧和行人侧的绿灯分别是50秒和25秒。

进一步可选的，第二决策方案制定的策略为延时第一指定时间后行人侧亮绿灯，进一步还包括根据所述行人的流量数据来控制行人侧亮绿灯的时长。

进一步可选的，第三决策方案制定的策略为延时第二指定时间后车辆侧亮绿灯。

进一步还包括根据所述车辆的流量数据多少来控制车辆侧亮绿灯的时长。例如，当前车辆或行人的流量数据为10,则为车辆或行人侧分配亮绿灯的时长为10秒，当前车辆或行人的流量数据为50,则为车辆或行人侧分配亮绿灯的时长为50秒；结束后根据新的监测结果来定义新的控制策略。

因此，在保证等待数目最多的那一侧在更短的时间获得绿灯的同时，还保证该侧能获得更多的绿灯时间，从而进一步优化红绿灯显示策略。

进一步可选的，第二决策方案制定的策略为延时第一指定时间后行人侧亮绿灯，进一步还包括根据所述行人的流量数据来控制第一指定时间的值；

第三决策方案制定的策略为延时第二指定时间后车辆侧亮绿灯，进一步还包括根据所述车辆的流量数据来控制所述第二指定时间的值。例如，当前行人的流量数据为10,则第一指定时间的值为5秒，如果当前行人的流量数据为40,则第一指定时间的值为2秒。

因此，在保证等待数目最多的那一侧在更短的时间获得绿灯的同时，还能根据该侧实际流量的大小来控制所述等待绿灯的时长。

智能控制模块还与现有人行横道红绿灯控制设备具有通信接口；所述智能控制模块，利用与现有人行横道红绿灯控制设备具有通信接口，获取当前人行横道红绿灯控制系统灯光显示及倒计时时间状态；所述智能控制模块，利用与现有人行横道红绿灯控制设备具有的通信接口，对人行横道灯进行控制。

具体的，可以将边缘并行计算设备，例如：Nvidia Jetson系列设备，与红绿灯控制设备利用以太网或其他形式的通信接口进行联接，使边缘并行计算设备可对人行横道红绿灯进行控制。

本发明的系统，利用视觉传感器通过计算机视觉技术分别监测正在等待通过人行横道的行人及非机动车数量和人行横道前一段距离内正在向该人行横道行驶的机动车数量；结合正在等待通过人行横道的行人及非机动车数量和人行横道前一段距离内正在向该人行横道行驶的机动车数量及当前红绿灯信息，选择对应的红绿灯显示策略对红绿灯显示进行智能控制，这样能在等待过马路的人达到一定数量、一定时间时，根据路口的交通情况动态控制人行横道灯，适时地开放绿灯，而不是机械地等待延时到达才转换信号，其充分综合考虑了行人的需求和权利，有效避免了行人产生违反交通规则的冲动，也很好的保证交通安全。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。本文背景技术部分公开的信息仅仅旨在加深对本发明的总体背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。